#@Time : 2021/10/2619:53
#@Author : xujian
import pandas

#1.方法Series(第一个参数是数组时)
# series1=pandas.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# print(series1)
#                 # 0    1
#                 # 1    2
#                 # 2    3
#                 # 3    4
#                 # 4    5
#
# print(type(series1))
        #<class 'pandas.core.series.Series'>


# 2.参数index=列表
import numpy as np
# s1=pandas.Series(np.arange(4).astype('int'),index=list('abcd'))
# print(s1)


#3.Series的第一个参数是字典时
dict1={"name":"xujian","age":20,"tel":1234556}
p2=pandas.Series(dict1)
# print(p2)
# dict2=dict(name='xujian',age=20)
# # print(dict2)
# p3=pandas.Series(dict2)
# print(p3)
#
# dict3=dict([('name','xujian'),('age',20)])
# # print(dict3)
# p4=pandas.Series(dict3)
# print(p4)


#4.dtype属性 与astype()方法


#5.取行、取多行
# 字典可以使用键的方式或者索引的方式
# 可以list中套list
# print(p2[0])
# print(p2["age"])
# print(p2[:])
# print(p2[[0,1]])
# print(p2[["age","tel"]])

# 6.index属性
print(p2.index)   #Index(['age', 'name', 'tel'], dtype='object')
# print(type(p2.index))   #<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
# len(p2.index)
# list(p2.index)
print(list(p2.index)[0])

#7.values属性     numpy.ndarry类型
# print(p2.values)
# print(type(p2.values))   #<class 'numpy.ndarray'>

# where方法与mask方法相反
#8.where方法(有返回值的)与numpy中的where不一样，但是像numpy中的切片
s1=pandas.Series([1,2,34,9,5,6])
s2=s1.where(s1>1,20)
print(s2)
print("#"*10)
#9.mask方法
s3=s1.mask(s1>1,20)
print(s3)

